CC BY
85
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И УПРАВЛЕНИЕ
УДК 62-50
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ
К.А. Пупков
Кафедра технической кибернетики Российский университет дружбы народов 117198, Москва, ул. Миклухо-Маклая, б
Дано определение понятия «Интеллектуальная система» (ИС). Показана эволюция информационных технологий и их роль на современном уровне развития интеллектуальных систем. Определены перспективы разработки информационных технологий в ИС.
Разработка и создание сложных информационно-управляющих систем объектами различной физической природы привело к развитию новых информационных технологий. Это развитие информационных технологий в XXI веке будет сопряжено с разработкой и созданием интеллектуальных систем обработки информации и управления в различных средах обитания и деятельности человека. Сегодня вычислительные средства значительно превзошли человека в таких, хорошо определенных областях, как вычисления, обработка текстов, а в последнее время — даже в области логического вывода. Тем не менее, им еще не достает гибкости и они отстают от человека во многих областях, например, в распознавании образов, решении задач при неполной информации, в способности к обучению, прогнозе результатов предполагаемого действия и выработке управления с учетом динамики протекания процессов в реальном времени. Такая работа с информацией, свойственная человеку, характеризуется понятием "гибкой" обработки информации, в отличие от традиционной "жесткой" обработки информации и выработки управления вычислительной системой, которая предполагает наличие полностью заданной информации в априори оговоренном мире или проблемной области. Этот подход к обработке информации, который можно назвать ассоциативным или интуитивным в противовес логическому, еще совсем не развит в существующей ныне информационной технологии. Здесь уместно отметить, что развитие информационных технологий происходило во взаимосвязи с эволюцией вычислительных систем. Если такие системы первых поколений позволяли осуществлять цифровую обработку данных и текстов, создавать и использовать базы данных, то вычислительные системы пятого поколения уже дают возможность обрабатывать знания, осуществлять логический вывод и тем самым создают начала их интеллектуализации. Такие вычислительные системы представляли собой некоторые самостоятельные образования — инструмент, не входящий органически в "состав" естественных и общественных процессов, а лишь предназначались для выполнения некоторых весьма важных вычислительных операций, отображающих эти процессы. Взаимодействие же человека или коллектива людей с вычислительной системой состояло в необходимости разработки программы вычислений, ее отладки и представлении результатов в удобной для понимания человеком форме и т.п. Однако ясно, что получение информации для обра-
ботки ее в вычислительных системах сопряжено с проведением различного рода измерений тех или иных характеристик окружающей среды, а результаты обработки данных должны использоваться для принятия решения о том или ином действии, в соответствии с управлением, выработанным вычислительной системой, с последующим контролем результатов управления. Поэтому в конце 80-х годов XX века была выдвинута новая парадигма систем обработки информации и управления — концепция "Интеллектуальные системы" [1]. Реализация этой концепции потребовала новых подходов в обработке информации и управлении, а именно: в поиске алгоритмов, обеспечивающих интеграцию новых базисных функций при поддержке следующих областей знаний; распознавание и понимание, вплоть до восприятия жестов или движения пальцев; понимание устной речи; логический вывод и решение задач; разработка информационных баз для конкретных областей знаний и алгоритмов принятия решений на основе статистических данных при тех или иных ограничениях; методы самоорганизации сложных информационных баз; решение задач моделирования и организация пользовательского интерфейса; распознавание намерений человека и работа с широкополосными каналами связи, которые он использует для передачи информации (с помощью жестов, звуков, рисунков); разработка дисплейной методологии, включая виртуальную реальность, для представления изменяющихся во времени ситуаций; автономный и совокупный контроль, одной из задач которого служит выявление принципиальной методологии интеграции восприятия и осознания, планирования и действия в реальном мире с точки зрения адаптации и познания.
В концепции интеллектуальных систем принципиально предполагается ее взаимодействие с окружающей средой, наличие мотивации, использование знаний для синтеза цели, оценки, принятие решения и выработки управления, контроль реальных результатов управления и сопоставление их с результатами действия, спрогнозированными динамической экспертной системой [2]. Поэтому исследование и создание интеллектуальных систем потребовало разработки новых информационных технологий.
Информационные технологии, развиваемые в интеллектуальных системах и поддерживаемые вычислительной техникой, порождают перемены в обществе. Эти перемены проникают не только в промышленную сферу, такую, как система рационального распределения и производства новых товаров и услуг, но также вызывают качественное улучшение образа жизни, стимулируют развитие регионов, а также образования и культуры. Так, в сфере информационных сетей результатом будет значительный рост не только количества, но и качества и разнообразия информации, требующей обработки. Поэтому для такого связанного в информационную сеть общества потребуется новая технологическая база, которая каждому даст возможность легко и эффективно пользоваться различными информационными ресурсами сети.
В связи с этим, в различных прикладных областях обработки информации и управления среды вычислительных систем должны отражать интеллектуальную деятельность и быть способными к сотрудничеству с людьми в обстановке реального мира. В связи с изложенным, под интеллектуальной системой понимается объединенная информационным процессом совокупность технических средств и программного обеспечения, работающая автономно или во взаимосвязи с человеком (коллективом людей), способная на основе сведений и знаний при наличии моти-
вации синтезировать цель, вырабатывать решения о действии и находить рациональные способы достижения цели. А в технологическом аспекте вычислительные части интеллектуальных систем должны уметь гибко обрабатывать информацию о реальном мире, как это делает человек, поскольку многие задачи этого мира плохо определены и их трудно представить в виде алгоритма [1].
Для разработки интеллектуальных систем важно прежде всего изучить интуитивный (ассоциативный) аспект обработки информации человеком и воплотить его в виде новой информационной технологии. В связи с этим, координируя логический и интуитивный аспекты обработки информации, интеллектуальные системы, выступая как новые парадигмы информационной технологии, будут включать в себя также новые функции: синтез цели на основании мотивации, сведений об окружающей среде и собственном состоянии системы; интеграцию разнообразной, сложной, с перекрестными связями информации, содержащей неопределенности, и получение подходящего (приближенного) решения в разумное время; активное овладение необходимой информацией и знаниями и приобретение знаний индуктивно; адаптацию самой системы к потребителю и меняющейся обстановке; выработку и исполнение управления для достижения цели. Поскольку человек способен гибко обрабатывать информацию, потому что мозг соединяет распределенное представление информации, высокопараллельную обработку, способность к обучению и самоорганизации, а также способность интегрировать информацию, то в технической реализации этих характеристик естественных интеллектуальных систем можно указать два главных аспекта: функциональный, для которого характерны допустимость и интеграция неопределенной и сомнительной информации, и способность к адаптации и обучению; вычислительный, для которого характерна высокопараллельная и распределенная обработка многомодельной, многомерной, с большим количеством связей информации.
По сути, обработка информации — это функция, способность, которую приобретали люди в процессе эволюции, приспосабливаясь к меняющейся обстановке и воздействиям окружающей среды. Хотя эта функция и многогранна, в ней, как отмечалось, можно выделить аспекты логической и интуитивной обработки информации. В этой связи полезно рассмотреть, каким образом эти два аспекта обработки информации развиваются и интегрируются в вычислительной части интеллектуальной системы по отношению к обработке информации и выработке управления человеком.
Схема выделения и объединения двух подходов в обработке информации в вычислительной среде интеллектуальной системы приведена на рис. 1. На этом рисунке показано, что имеется некоторая разность между результатами обработки информации человеческим мозгом и с помощью алгоритмов, реализованных в той или иной вычислительной среде.
Эта разность должна быть минимизирована, принимая во внимание, что способность к "гибкой" обработке информации пока все-таки принадлежит человеку. Кроме того, должно быть синтезировано такое управление, которое способствовало бы достижению цели, выбранной в интеллектуальной системе.
Из рис. 1 видно также, что технология обработки информации должна дополнить или заменить человеческую функцию ее обработки путем автоматизации и интеграции логического и интуитивного подходов. Однако исторически механизмы автоматизации развивались теоретически и технологически, применительно к логической обработке в традиционных цифровых компьютерах, и в связи с этим последо-
вательная обработка утвердилась сегодня как господствующая парадигма. Однако интуитивная обработка информации изучалась в таких областях, как распознавание образов и обучение, алгоритмы которых реализуются на базе нейронных вычислительных сетей, на которых может быть реализована параллельная и распределенная обработка информации. Тем не менее, интуитивная обработка информации остается еще слабо развитой областью информационной технологии.
Рис. 1. Модель интеллектуальной системы с интеграцией двух подходов к обработке информации
Отсюда вытекают новые проблемы в разработке и создании интеллектуальных систем. Эти системы должны поддерживать различные аспекты человеческой деятельности, накапливая в базе знаний на основе обработки разные виды информации реального мира и использовать ее для принятия решения и выработки управления для достижения прогнозируемых результатов действия всей системы. Такая информация чрезвычайно обширна, и по самой природе ей свойственна модальность, неопределенность и неполнота. Поэтому интеллектуальные системы требуют реализации новых функций с разной гибкостью, которая впитывает в себя такие понятия, как устойчивость функционирования, качество протекаемых процессов в реальном времени, открытость. Новизна функций должна строиться на основе новых теоретических подходов или 'алгоритмов, пригодных для интеллектуальных систем, включающих в себя такие гибкие функции, как интеграция символов и образов, обучение и самоорганизацию, робастное нейро-нечеткое и адаптивное управление.
Поскольку гибкая обработка информации и управления выходит за пределы традиционных подходов, то можно указать некоторые области исследования новых функций, а именно: распознавание и понимание разного рода информации типа рисунков, звуков речи и символьной информации, присущей естественным языкам; вывод и решение задач с помощью баз знаний, которые допускают прямую обработку информации и обладают способностью к обучению и самоорганизации; интерфейс и моделирование взаимодействия человека с реальным миром; управление и автоматическое управление в интеллектуальных системах, функционирующих в реальной среде.
В связи с этим можно указать два направления развития интеллектуальных систем. Это — автоматические интеллектуальные системы, адаптированные к реальной окружающей среде, и диалоговые системы, в которых интегрируются функции автоматических систем и человека в их взаимодействии.
Первое направление означает объединение интеллектуальных систем с реальным миром. При этом, системы должны быть способны автономно понимать и контролировать среду путем активного и адаптивного взаимодействий с реальным миром, а также способны взять на себя часть деятельности человека в этом мире. Таким системам необходимо справляться с неполнотой, неопределенностью и изменчивостью информации, характерными для реального мира. К новым функциям таких систем можно отнести понимание воздействий окружающей среды, моделирование реального мира, планирование последовательности действий, оптимальное управление с целью достижения желаемого результата, элементы адаптации и самоорганизации.
Второе направление означает "объединение" системы с человеком. Это должны быть гибкие системы, поддерживающие и повышающие интеллектуальную деятельность людей в таких областях, как решение задач и получение информации за счет расширения каналов связи между людьми и системами. Чтобы помочь людям в решении задач и получении новой информации, потребуется гибко воспринимать и интегрировать различную информацию. Здесь новые функции в системе: это вопрос и ответ, высказанные на естественном языке; понимание намерений на базе различной информации, поступающей от людей; реализация интеллектуальной поддержки для нахождения и представления полезной информации в огромном количестве данных, хранящихся в базах данных; интеллектуальное моделирование для создания новых информационных данных и прогнозирования изменений в реальном мире; методы интеграции для обеспечения взаимодействия человека и системы; вычислительная модель реального мира и т.д.
Для интеллектуальных систем эти новые функции необходимо оценить с точки зрения обеспечения таких важных характеристик интеллектуальных систем, как устойчивость, открытость и работа в реальном времени. Кроме того, интеллектуальные системы XXI века будут базироваться не на одной, а на разных ключевых информационных технологиях, таких, как технологии для высокопараллельных вычислительных сетей (транспьютероподобных), оптических вычислительных систем, нейросистем и логических вычислительных систем. Эти технологии должны интегрироваться в интеллектуальные системы, чтобы справляться с задачами реального мира.
Современное состояние интеллектуальных систем характеризуется тем, что практически во все сферы крупномасштабной человеческой деятельности проникают идеи интеллектуализации процессов обработки информации и выработки управления для достижения цели. Проблемой остается решение задачи синтеза цели на основе сведений об окружающей среде, знаний и мотивации. Актуальным является комплексирование алгоритмов обработки информации и управления в базах знаний экспертных систем, обладающих свойством самоорганизации в зависимости от состояния окружающей среды, собственного состояния и цели. Рассматривается в связи с этим проявление кооперативного действия большого числа объектов самой разной природы. Часто стал употребляться термин «синергетика» для описания такого действия вплоть до получения единой картины мира. Так как мы движемся из «эры закрытого сбалансированного общества» к «открытому несба-
лансированному обществу» будут необходимы интеллектуальное управление и глобальная стандартизация. При использовании Интернета на базе слияния интеллектуальных систем и информационных сетей можно покончить с географическими трудностями глобальной кооперации.
Тем не менее в настоящее время интеллектуальные системы описываются лишь в терминах нейронных сетей, фаззилогики, эволюционных алгоритмов. При технической реализации интеллектуальных систем [3] происходит интеграция различных компонентов измерительных устройств, вычислительной техники, устройств сравнения и исполнительных устройств с целью создания систем нового поколения.
ЛИТЕРАТУРА
1. Пупков К.А. Интеллектуальные системы: проблемы теории и практики // Изв. Вузов. Сер. Приборостроение. - 1994. № 9-10. - С. 3-5.
2. Пупков К.А. Динамические экспертные системы в управлении // Изв. Вузов, Сер. Приборостроение. - № 8-9. - 1996. - С. 39-50.
3. Пупков К.А., Коньков ВТ. Интеллектуальные системы. - М.: Изд. МГТУ им. Н.Э.Баумана, 2003. - 348с.
INFORMATION TECHNOLOGYES IN INTELLIGENT SYSTEMS
K.A.Pupkov
Technical Cybernetics’ Department Peoples’ Friendship University of Russia 6, Miklukho-Maklaya st., Moscow, Russia, 117198
The definition of the “Intelligent control system” (IS) is given. The evolution of the information technologies and their place in the modem intelligent systems are discussed. Prospects of information technologies in the field of Intelligent Systems are stated.
